El Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Hombre (Stanford HAI) de la Universidad de Stanford publicó durante el mes de marzo, la versión 2022 de su informe. Por quinto año, analiza cómo la inteligencia artificial (IA) y más específicamente los modelos de aprendizaje automático afectan la investigación y el desarrollo de empresas y organizaciones, así como la economía y la política de países de todo el mundo.
Entre la satisfacción y la desgana: los modelos de IA son poderosos, pero pueden ser peligrosos
El informe propuesto por Stanford HAI se divide en cinco capítulos: investigación y desarrollo, rendimiento técnico, ética de la inteligencia artificial, economía y educación, política y gobernanza de la IA.
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Entre una de las tendencias destacadas por el estudio, las redes neuronales, el componente principal de los modelos de aprendizaje automático, están creciendo en tamaño y desarrollo. El informe analiza modelos de lenguaje, como GPT-3 de Open AI, que se entrenan en decenas de terabytes (1012 bytes) de datos y con cientos de miles de millones de parámetros.
Este gráfico muestra cómo el aumento en el número de parámetros y el uso de cada vez más datos (simbolizados por muy bajo, bajo, medio y alto) aumentan el riesgo de toxicidad del modelo. Captura de pantalla: Rae et al. / Informe del Índice de IA 2022.
” Un modelo compuesto por 280 mil millones de parámetros y desarrollado en 2021 puede ser hasta un 28% más peligroso que un modelo de 117 millones de parámetros como fue posible encontrar en 2018. Este aumento de la peligrosidad va acompañado de un gran y significativo aumento de las capacidades del modelo “dice el documento. Los autores agregaron que es más importante que nunca comprender cuáles son las deficiencias de estos sistemas, ya que tienden a comercializarse e implementarse en todo el mundo.
Paralelamente, la investigación sobre la equidad y la transparencia de la IA se ha disparado desde 2014. El número de publicaciones de investigadores interesados en la ética de la IA se ha multiplicado por 5.
El sector privado está cada vez más interesado en la inteligencia artificial
Cuanto más avanzamos en el tiempo, más asequible se vuelve el entrenamiento y la ejecución de modelos de aprendizaje automático. El costo de desarrollar y entrenar un modelo para clasificar imágenes según ciertas características disminuyó un 63,6%. Esta caída de precios ha permitido un aumento total de la inversión, ya que las empresas pueden permitirse cada vez más invertir dinero para explotar la IA.
Este gráfico destaca las inversiones en IA por parte del sector privado (azul) o del sector público (verde). En morado oscuro, encontramos fusiones o adquisiciones y en morado claro, jugadores minoritarios (como empresas conjuntas, por ejemplo). Captura de pantalla: NetBase Quid / 2022 AI Index Report.
La inversión realizada en IA por todas las empresas privadas en 2021 es de 93.500 millones de dólares. Este resultado se duplicó en comparación con las cifras de 2020. En 2020, solo se completaron 4 rondas de financiamiento para recaudación de fondos por un valor de $ 500 millones o más, en comparación con 15 en 2021.
Entre ellos encontramos a Waymo, la filial de Alphabet especializada en el sector de los vehículos autónomos, que había firmado una recaudación de fondos de 2.500 millones de dólares para mejorar su tecnología y contratar personal adicional. Por otro lado, el número de start-ups expresamente financiadas y especializadas en el mundo de la IA sigue descendiendo: de 1.051 en 2019, pasó a 762 en 2020 y a 746 en 2021.
La comercialización de modelos de IA está fuertemente impulsada por la investigación: China es el líder mundial en términos de artículos publicados, por delante de Estados Unidos. A pesar de las tensiones geopolíticas y la rivalidad que pueda existir entre estos dos países, la colaboración Estados Unidos/China es la más prolífica en cuanto a publicaciones científicas se refiere.
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